Base de datos

mtcars

Estadisticas descriptivas

summary(mtcars)
##       mpg             cyl             disp             hp       
##  Min.   :10.40   Min.   :4.000   Min.   : 71.1   Min.   : 52.0  
##  1st Qu.:15.43   1st Qu.:4.000   1st Qu.:120.8   1st Qu.: 96.5  
##  Median :19.20   Median :6.000   Median :196.3   Median :123.0  
##  Mean   :20.09   Mean   :6.188   Mean   :230.7   Mean   :146.7  
##  3rd Qu.:22.80   3rd Qu.:8.000   3rd Qu.:326.0   3rd Qu.:180.0  
##  Max.   :33.90   Max.   :8.000   Max.   :472.0   Max.   :335.0  
##       drat             wt             qsec             vs        
##  Min.   :2.760   Min.   :1.513   Min.   :14.50   Min.   :0.0000  
##  1st Qu.:3.080   1st Qu.:2.581   1st Qu.:16.89   1st Qu.:0.0000  
##  Median :3.695   Median :3.325   Median :17.71   Median :0.0000  
##  Mean   :3.597   Mean   :3.217   Mean   :17.85   Mean   :0.4375  
##  3rd Qu.:3.920   3rd Qu.:3.610   3rd Qu.:18.90   3rd Qu.:1.0000  
##  Max.   :4.930   Max.   :5.424   Max.   :22.90   Max.   :1.0000  
##        am              gear            carb      
##  Min.   :0.0000   Min.   :3.000   Min.   :1.000  
##  1st Qu.:0.0000   1st Qu.:3.000   1st Qu.:2.000  
##  Median :0.0000   Median :4.000   Median :2.000  
##  Mean   :0.4062   Mean   :3.688   Mean   :2.812  
##  3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:4.000   3rd Qu.:4.000  
##  Max.   :1.0000   Max.   :5.000   Max.   :8.000

Graficos de relaciones entre variables

plot(mtcars$mpg, mtcars$wt)

iris

Ejemplos Prácticos: Clase 1

Cálculo de indicadores simples y transformación de la información Ejemplos Prácticos: Clase 1 1. Carga de Librerías 2. Tipos de Datos en R 3. Comandos de Coerción 4. Operadores Aritméticos 5. Operadores Relacionales Jeffry Bonilla

2026-07-26

# 1. Carga de Librerías
# Cargar librerías esenciales
library(dplyr)
## 
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(ggplot2)
# 2. Tipos de Datos en R
# Numérico (numeric)
precio <- 12.5
class(precio)
## [1] "numeric"
## [1] "numeric"
# Entero (integer) - Se usa la letra 'L' al final
cantidad <- 100L
class(cantidad)
## [1] "integer"
## [1] "integer"
# Cadena de texto (character)
universidad <- "Universidad de El Salvador"
class(universidad)
## [1] "character"
## [1] "character"
# Lógico (logical)
es_estudiante <- TRUE
class(es_estudiante)
## [1] "logical"
## [1] "logical"
# 3. Comandos de Coerción
# Tenemos un número guardado como texto
salario_texto <- "1500"
class(salario_texto)
## [1] "character"
## [1] "character"
# Lo convertimos a número real
salario_num <- as.numeric(salario_texto)
class(salario_num)
## [1] "numeric"
## [1] "numeric"
# Convertimos un número a lógico (0 es FALSE, cualquier otro es TRUE)
as.logical(0)
## [1] FALSE
## [1] FALSE
as.logical(1)
## [1] TRUE
## [1] TRUE
# 4. Operadores Aritméticos
# Variables iniciales
precio_producto <- 25
unidades_vendidas <- 4

# Multiplicación (*)
ingreso_total <- precio_producto * unidades_vendidas
print(ingreso_total)
## [1] 100
## [1] 100
# División (/) y Resta (-)
impuesto <- ingreso_total / 10  # Calculamos un 10%
ingreso_neto <- ingreso_total - impuesto
print(ingreso_neto)
## [1] 90
## [1] 90
# Exponente (^) y Raíz cuadrada (sqrt)
area_cuadrada <- 5^2
raiz_area <- sqrt(area_cuadrada)
# 5. Operadores Relacionales
# Comparaciones de igualdad y diferencia
precio_producto == 30   # ¿Es el precio igual a 30?
## [1] FALSE
## [1] FALSE
precio_producto != 30   # ¿Es el precio diferente de 30?
## [1] TRUE
## [1] TRUE
# Comparaciones de magnitud
ingreso_total > 50      # ¿Es el ingreso mayor a 50?
## [1] TRUE
## [1] TRUE
unidades_vendidas <= 4  # ¿Son las unidades vendidas menores o iguales a 4?
## [1] TRUE
## [1] TRUE